La IA cambiará la forma en que hacemos química: la prueba GPT-3

laInteligencia artificial se está convirtiendo en una herramienta fundamental en la investigación química: el diseño de moléculas o la predicción de sus características se puede confiar a modelos de lenguaje especialmente entrenados, y el máquina de aprendizaje ya ha encontrado su lugar en los laboratorios químicos.

Lo que descubrieron los investigadores Politécnico Federal de Lausana, sin embargo, tiene el potencial de revolucionar completamente la investigación química: GPT-3, Este fue el primer título del estudio que se acaba de publicar sobre “Nature Machine Intelligence”, podría ser “todo lo que necesita para la investigación química a partir de conjuntos de datos limitados.

Aunque no conozco la mayoría de los literatura química, la versión de GPT-3 perfeccionada por el equipo de Berend Smith ha demostrado que puede competir con técnicas tradicionales y costosas aprendizaje automático, pionero en un enfoque completamente nuevo de la química que podría cambiar para siempre la forma en que se realiza la investigación.

IA generativa: “Estos son los trabajos que gracias a mí ya no existirán”
El Santo Grial de la química verde: fluoroquímicos libres de toxicidad
GPT-3, el algoritmo que escribe como un humano llega a Italia

Química en palabras: la prueba de IA GPT-3

laInteligencia artificial ha entrado en la investigación química desde hace algún tiempo: elaprendizaje automático, en particular, ha sido muy apreciado a lo largo de los años por su capacidad para tomar decisiones basadas en datos y realizar predicciones muy precisas, que pueden utilizarse también para la creación de nuevos medicamentos.

El aprendizaje automático, sin embargo, requiere grandes cantidades de datos hacer predicciones confiables, lo cual no es tan obvio en química: a menudo los datos disponibles no son suficientes para que los algoritmos practiquen, por lo que la efectividad del aprendizaje automático "etiquetado" o supervisado está sujeta a severas limitaciones.

Así, algunos científicosEPFL ellos pensaron en probar el potencial de GPT-3, en la base del famoso Aplicación ChatGPT"El hecho de que los modelos básicos pudieran realizar tareas para las que no fueron entrenados explícitamente”, leemos en el estudio recién publicado el 'Inteligencia de la máquina de la naturaleza', Nos llevó a preguntarnos si también eran capaces de responder preguntas científicas para las que no tenemos respuesta..

Dado que en la investigación química la mayoría de los problemas pueden resolverse expresado en palabras, los investigadores pensaron en entrenar estos enormes modelos para responder algunas preguntas de "químico" que son imposibles de resolver sin recurrir a complicados simulaciones y experimentos (por ejemplo: “Si reemplazo el metal en mi estructura organometálica, ¿será estable en agua?").

Inteligencia artificial y hologramas: la nueva frontera de la salud
Hace su debut un "holotransporte" integrado con Inteligencia Artificial
SwissGPT: la IA suiza que revoluciona la seguridad corporativa

Química: un GPT-3 mejorado para respuestas imposibles

Al contrario de lo que podría sugerir cierto escepticismo inicial, el método desarrollado por los investigadores de la EPFL no plantea preguntas directamente sobre la química del GPT-3. “GPT-3 no está familiarizado con la mayor parte de la literatura química, por lo que si le hacemos a ChatGPT una pregunta química, las respuestas generalmente se limitan a lo que se puede encontrar en Wikipedia.", El explica Kevin Maik Jablonka, autor principal del estudio.

"En lugar", explica Jablonka, "abbiamo GPT-3 optimizado con un pequeño conjunto de datos convertido en preguntas y respuestas, y obtuvimos un nuevo modelo que puede proporcionar información química muy precisa.

En el curso del llamado ajuste, los investigadores proporcionaron a GPT-3 una lista seleccionada de Preguntas y respuestas"Por ejemplo, para aleaciones de alta entropía, es importante saber si una aleación se presenta en una sola fase o tiene múltiples fases.", Explica Berend Smith, profesor de Ingeniería Química en la Facultad de Ciencias Básicas de la EPFL.

Este problema, explica Smit, se traduce en una lista seleccionada de preguntas y respuestas como “D = 'El ¿Es monofásico? R= 'Sí/No".

"En la literatura encontramos varias aleaciones para las que se conoce la respuesta y utilizamos estos datos para desarrollar GPT-3.”, continúa Smit, “lo que terminamos es un modelo de IA refinado entrenado para responder esta pregunta con solo un si o un no.

Inteligencia artificial también para el desarrollo de nuevos fármacos
Desarrollo de nuevos fármacos y bibliotecas mejoradas gracias a la química
Hacia el Humanismo Digital: análisis de una revolución con redención

Modelos básicos como GPT-3 en la rutina de los investigadores.

El modelo "mejorado", entrenado con relativamente pocas preguntas y respuestas, se resolvió correctamente más del 95 por ciento de los problemas en problemas químicos muy diferentes, a menudo superando a los modelos de aprendizaje automático programados específicamente para esa tarea.

"El punto es que es tan fácil como hacer una búsqueda bibliográfica.”, explica Smit, “que sin embargo soluciona muchos problemas químicos". Además, el enfoque desarrollado por Kevin Maik Jablonka es extraordinariamente rápido y no requiere ninguna habilidad específica, a diferencia de los modelos tradicionales máquina de aprendizaje.

Las implicaciones de este estudio podrían ser decisivas: la posibilidad de formular preguntas como “¿Cuál es el rendimiento de un [químico] preparado con esta [receta]?” y recibir un respuesta precisa podría revolucionar la forma en que investigación química se planifica y gestiona.

Como afirma el estudio, “Ser capaz de interrogar un modelo básico como GPT-3 podría convertirse en un método de rutina para iniciar un proyecto de investigación que explote el conocimiento colectivo codificado en estos modelos fundamentales o para proporcionar una línea de base para actividades predictivas.y ".

"Cambiará la forma en que hacemos química.”, comenta sin rodeos el profesor Smit.

Agua, hierba y humanidad: los límites cognitivos de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial nos ayudará a limpiar los océanos de plástico
Los 100 grandes de la química y los desafíos de la economía global

GPT-3 es “solo” una herramienta: la investigación continúa

Los resultados del estudio plantean una pregunta no secundaria: ¿cómo es posible que un modelo de lenguaje natural, sin ninguna formación específica en química, puede ser Más preciso que los modelos especialmente programados.?

"Basado en nuestro conocimiento”, leemos en el periódico, “No hay una respuesta rigurosa a esta pregunta..

El hecho de que se obtengan resultados muy prometedores incluso utilizando representaciones químicas completamente hipotéticas demuestra que estos modelos básicos son "muy adecuado para extraer correlaciones de cualquier texto”.

Ma la búsqueda acaba de comenzar. Como explican los investigadores, el hecho de que GPT-3 identifique correlaciones que puedan explotarse con éxito para hacer predicciones no implica que las correlaciones sean siempre significativas o vinculados a relaciones causa-efecto.

Por el momento, concluyen los investigadores, GPT-3 “es solo una herramienta que nos permite utilizar de manera más eficiente el conocimiento que los científicos han recopilado a lo largo de los años..

Y de nuevo: "El siguiente paso será utilizar GPT-3 para identificar estas correlaciones y, en última instancia, obtener una comprensión más profunda..

Así es como la IA está revolucionando el comportamiento de compra
La evolución de los motores de búsqueda: el impacto de la IA, el papel de Google
Así es como los sistemas basados ​​en IA tienen valores morales ocultos...